Oracle开发之分析函数(Top/Bottom N、First/Last、NTile)

一、带空值的排列：

在前面《Oracle开发之分析函数(Rank、Dense_rank、row_number)》一文中，我们已经知道了如何为一批记录进行全排列、分组排列。假如被排列的数据中含有空值呢？

 代码如下:

SQL> select region_id, customer_id,         sum(customer_sales) cust_sales,         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) ran_total,         rank() over(partition by region_id                  order by sum(customer_sales) desc) rank    from user_order   group by region_id, customer_id; REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_SALES  RAN_TOTAL       RANK---------- ----------- ---------- ---------- ----------        10          31                    6238901          1        10          26    1808949    6238901          2        10          27    1322747    6238901          3        10          30    1216858    6238901          4        10          28     986964    6238901          5        10          29     903383    6238901          6

我们看到这里有一条记录的CUST_TOTAL字段值为NULL，但居然排在第一名了！显然这不符合情理。所以我们重新调整完善一下我们的排名策略，看看下面的语句：

 代码如下:

SQL> select region_id, customer_id,         sum(customer_sales) cust_total,         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,         rank() over(partition by region_id                         order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank        from user_order       group by region_id, customer_id; REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK---------- ----------- ---------- ---------- ----------        10          26    1808949     6238901           1        10          27    1322747    6238901           2        10          30    1216858    6238901           3        10          28     986964     6238901           4        10          29     903383     6238901           5        10          31     6238901                           6

绿色高亮处，NULLS LAST/FIRST告诉Oracle让空值排名最后后第一。

注意是NULLS，不是NULL。

二、Top/Bottom N查询：

在日常的工作生产中，我们经常碰到这样的查询：找出排名前5位的订单客户、找出排名前10位的销售人员等等。现在这个对我们来说已经是很简单的问题了。下面我们用一个实际的例子来演示：

【1】找出所有订单总额排名前3的大客户：

代码如下:

SQL> select *  from (select region_id,               customer_id,               sum(customer_sales) cust_total,               rank() over(order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank         from user_order         group by region_id, customer_id)  where rank <= 3; REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL       RANK---------- ----------- ---------- ----------         9          25    2232703          1         8          17    1944281          2         7          14    1929774          3SQL>

【2】找出每个区域订单总额排名前3的大客户：

 代码如下:

SQL> select *    from (select region_id,                 customer_id,                 sum(customer_sales) cust_total,                 sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,                 rank() over(partition by region_id                                order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank            from user_order           group by region_id, customer_id)   where rank <= 3; REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK---------- ----------- ---------- ---------- ----------         5           4    1878275    5585641          1         5           2    1224992    5585641          2         5           5    1169926    5585641          3         6           6    1788836    6307766          1         6           9    1208959    6307766          2         6          10    1196748    6307766          3         7          14    1929774    6868495          1         7          13    1310434    6868495          2         7          15    1255591    6868495          3         8          17    1944281    6854731          1         8          20    1413722    6854731          2         8          18    1253840    6854731          3         9          25    2232703    6739374          1         9          23    1224992    6739374          2         9          24    1224992    6739374          2        10          26    1808949    6238901          1        10          27    1322747    6238901          2        10          30    1216858    6238901          318 rows selected.

三、First/Last排名查询：

想象一下下面的情形：找出订单总额最多、最少的客户。按照前面我们学到的知识，这个至少需要2个查询。第一个查询按照订单总额降序排列以期拿到第一名，第二个查询按照订单总额升序排列以期拿到最后一名。是不是很烦？因为Rank函数只告诉我们排名的结果，却无法自动替我们从中筛选结果。

幸好Oracle为我们在排列函数之外提供了两个额外的函数：first、last函数，专门用来解决这种问题。还是用实例说话：

 代码如下:

SQL> select min(customer_id)         keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,         min(customer_id)         keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last    from user_order   group by customer_id;     FIRST       LAST---------- ----------        31          1

这里有几个看起来比较疑惑的地方：

①为什么这里要用min函数
②Keep这个东西是干什么的
③fist/last是干什么的
④dense_rank和dense_rank()有什么不同，能换成rank吗？

首先解答一下第一个问题：min函数的作用是用于当存在多个First/Last情况下保证返回唯一的记录。假如我们去掉会有什么样的后果呢？

代码如下:

SQL> select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,             keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last    from user_order   group by customer_id;select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,                        *ERROR at line 1:ORA-00907: missing right parenthesis

接下来看看第2个问题：keep是干什么用的？从上面的结果我们已经知道Oracle对排名的结果只“保留”2条数据，这就是keep的作用。告诉Oracle只保留符合keep条件的记录。

那么什么才是符合条件的记录呢？这就是第3个问题了。dense_rank是告诉Oracle排列的策略，first/last则告诉最终筛选的条件。

第4个问题：如果我们把dense_rank换成rank呢？

 代码如下:

SQL> select min(region_id)          keep(rank first order by sum(customer_sales) desc) first,         min(region_id)          keep(rank last order by sum(customer_sales) desc) last    from user_order   group by region_id;select min(region_id)*ERROR at line 1:ORA-02000: missing DENSE_RANK

四、按层次查询：

现在我们已经见识了如何通过Oracle的分析函数来获取Top/Bottom N，第一个，最后一个记录。有时我们会收到类似下面这样的需求：找出订单总额排名前1/5的客户。

很熟悉是不？我们马上会想到第二点中提到的方法，可是rank函数只为我们做好了排名，并不知道每个排名在总排名中的相对位置，这时候就引入了另外一个分析函数NTile，下面我们就以上面的需求为例来讲解一下：

 代码如下:

SQL> select region_id,         customer_id,         ntile(5) over(order by sum(customer_sales) desc) til    from user_order   group by region_id, customer_id; REGION_ID CUSTOMER_ID       TILE---------- ----------- ----------        10          31          1         9          25           1        10          26          1         6           6            1                 8          18           2         5           2            2         9          23           3         6           9            3         7          11           3         5           3            4         6           8            4         8          16           4         6           7            5        10          29          5         5           1            5

Ntil函数为各个记录在记录集中的排名计算比例，我们看到所有的记录被分成5个等级，那么假如我们只需要前1/5的记录则只需要截取TILE的值为1的记录就可以了。假如我们需要排名前25%的记录(也就是1/4)那么我们只需要设置ntile(4)就可以了。